Predicting Acute Kidney Injury Following Non-Emergent Cardiac Surgery: A Preoperative Scorecard
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the predictors of postoperative AKI following non-emergent cardiac surgery among patients with variable preoperative eGFR levels. Methods: Retrospective study of patients who underwent elective or in-hospital cardiac surgical procedures performed between January 2006 and November 2015. The procedures included isolated CABG, isolated AVR or combined CABG and AVR. The primary outcome AKI (any stage) following non-emergent cardiac surgery utilizing the 2012 KDIGO criteria. Patients were categorized based the following renal outcomes: mild AKI, severe AKI (KDIGO stage 2 or 3) and post-operative dialysis.. Results: A total of 6713 patients were included in our study. The mean age was 66.8 years (SD ± 10.3), with 76.2% being males. A total of 4487 patients had normal or mildly decreased eGFR (G1 or G2) preoperatively (66.8%), while 1960 patients were in the G3 category (29.1%). Only 266 patients (3.9%) had G4 or worse renal function. A total of 1489 (28.5%) patients experienced post-operative AKI. The need for postoperative dialysis occurred in 4.2% of the AKI subgroup. In-hospital mortality was higher among the AKI subgroup (7.3% vs 0.5%, p<0.0001). In an adjusted model, a lower pre-operative eGFR category was the strongest predictor of AKI. A practical scorecard for the preoperative estimation of severe AKI for non-emergent cardiac procedures incorporating these parameters was developed. Conclusions: Preoperative eGFR is the strongest predictor of post-operative AKI in individuals undergoing non-emergent cardiac surgery. A practical scorecard incorporating preoperative predictors of AKI may allow informed decision making and to predict AKI following non-emergent cardiac surgery
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».